在将BI工具与数据库集成时，您如何处理数据转换？

BI-数据库集成过程中的数据转换涉及将原始数据转换为一致的、可用于分析的格式。这一点至关重要，因为BI工具需要结构化数据来生成准确的报告和可视化内容。主要场景包括清理不一致的源数据、聚合以提升性能、通过计算字段丰富数据，以及统一维度以确保跨多个数据库的统一报告。 核心组件包括ETL（提取、转换、加载）或ELT流程。转换通常在数据库内使用SQL、在专用中间件引擎内或直接在BI工具内进行。常见操作包括数据清理（处理空值/重复项）、标准化（日期格式）、聚合（求和/平均值）、连接数据集以及创建派生指标。这确保了数据的完整性和一致性，并使BI工具能够在大型数据集上提供高性能、可靠的见解，从而显著影响业务决策能力。 实施涉及以下关键步骤：1）定义符合BI需求的目标架构；2）将数据从源数据库提取到暂存区；3）通过SQL脚本、专用工具（如dbt、Spark）或BI工具功能应用转换逻辑（清理、合并、计算）；4）将转换后的数据加载到合适的结构中（如数据集市、BI数据模型）；5）安排自动化以进行定期更新。这通过支持实时仪表板、一致的业务指标和数据分析民主化带来价值，最终推动数据驱动的业务战略。